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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种融合地理信息与环境变量的GRACE数据超分辨率网络空间降尺度方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121564574B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610076192.7，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种融合地理信息与环境变量的GRACE数据超分辨率网络空间降尺度方法是由周时伦;刘茂省;刘尚;刘子涵设计研发完成，并于2026-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合地理信息与环境变量的GRACE数据超分辨率网络空间降尺度方法在说明书摘要公布了：本发明涉及卫星水文数据处理技术领域，具体公开了一种融合地理信息与环境变量的GRACE数据超分辨率网络空间降尺度方法，包括：S1、获取研究区域的原始分辨率GRACE数据和原始GLDAS数据，对这些数据进行预处理；S2、将步骤S1中预处理获得的数据划分为训练集和测试集，利用训练集对GRACE数据空间降尺度模型进行训练，得到训练后的判别器和生成器；S3、将测试集中的GRACE低分辨率数据与该数据对应时刻的高分辨率环境变量输入步骤S2训练好的生成器，最终得到降尺度后的高分辨率GRACE图像。本发明不但可用于区域尺度地下水储量动态监测、洪涝风险评估，还可拓展应用于农业干旱监测，生态水文过程模拟等场景。

本发明授权一种融合地理信息与环境变量的GRACE数据超分辨率网络空间降尺度方法在权利要求书中公布了：1.一种融合地理信息与环境变量的GRACE数据超分辨率网络空间降尺度方法，其特征在于，包括： 步骤S1、获取研究区域的原始GRACE数据和原始GLDAS数据并进行预处理，得到预处理后的低分辨率GRACE数据、原始分辨率GRACE数据和预处理后的高分辨率GLDAS数据； 步骤S2、将预处理获得的数据划分为训练集和测试集，利用训练集对GRACE数据空间降尺度模型进行训练，得到训练好的判别器和生成器；其中，GRACE数据空间降尺度模型包括未训练的判别器和生成器，模型训练的具体步骤为： 步骤S2.1、首先将训练集中的低分辨率GRACE数据输入至生成器，再将生成器的输出与训练集中的原始分辨率GRACE数据计算MSE损失，得到预训练的生成器； 步骤S2.2、利用预训练好的权重参数初始化生成器，得到初始化后的生成器；接着将训练集中的低分辨率GRACE数据和高分辨率GLDAS数据输入至初始化后的生成器，得到第一伪超分图像；再将第一伪超分图像输入至未训练的判别器，得到第一特征图输出；然后根据第一特征图和训练集中的原始分辨率GRACE数据计算对抗损失，再经反向传播求出判别器各参数的梯度，并依据梯度调整判别器参数； 步骤S2.3、先将训练集中的低分辨率GRACE数据和高分辨率GLDAS数据输入初始化的生成器，得到第二伪超分图像；接着根据第二伪超分图像和训练集中的原始分辨率GRACE数据计算VGG损失，再将第二伪超分图像输入至经步骤S2.2优化后的判别器，得到第二特征图后计算对抗损失；然后将VGG损失与对抗损失加权求和得到组合损失，基于组合损失通过反向传播计算生成器各参数的梯度，进而优化生成器的参数； 步骤S2.4、重复迭代步骤S2.2和步骤S2.3，直至满足预设的停止迭代条件，即表示模型训练完成； 步骤S3、将测试集中的低分辨率GRACE数据及其所对应时刻的高分辨率GLDAS数据输入步骤S2训练好的生成器，最终得到降尺度后的高分辨率GRACE图像。

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